यह शोधपत्र ध्वनि प्रमाणीकरण प्रणालियों (VAS) और स्पूफिंग-रोधी प्रतिउपायों (CMs) को लक्षित करने वाले उभरते ख़तरे के परिदृश्य की एक व्यापक समीक्षा प्रस्तुत करता है। यह ध्वनि प्रमाणीकरण में हस्तनिर्मित ध्वनिक विशेषताओं पर निर्भर पारंपरिक प्रणालियों से लेकर मज़बूत स्पीकर एम्बेडिंग निकालने में सक्षम डीप लर्निंग मॉडल तक के महत्वपूर्ण बदलाव का पता लगाता है। यह विभिन्न प्रकार के हमलों को संबोधित करता है, जिनमें डेटा पॉइज़निंग, प्रतिकूल हमले, डीपफेक और प्रतिकूल स्पूफिंग हमले शामिल हैं। प्रत्येक हमले के प्रकार के लिए, यह कार्यप्रणाली का सारांश प्रस्तुत करता है, सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटासेट पर प्रकाश डालता है, प्रदर्शन और सीमाओं की तुलना करता है, और व्यापक रूप से स्वीकृत वर्गीकरण का उपयोग करके मौजूदा साहित्य को व्यवस्थित करता है। उभरते जोखिमों और अनसुलझे चुनौतियों पर प्रकाश डालकर, इसका उद्देश्य अधिक सुरक्षित और लचीली ध्वनि प्रमाणीकरण प्रणालियों के विकास का समर्थन करना है।
